雲棲科技評論第73期：AI正在變得普通
【卷首語】
持續增強的計算力、規模龐大的資料、不斷優化的演算法，第三次人工智慧浪潮在短短几年內取得卓越進步，與前兩次不同，這一次不再是虛幻的曙光，而是前所未有的快速發展及在各個領域的持續迭代和加速滲透,這讓每一期的《雲棲科技評論》都不免陷入“AI汪洋”之中，為了儘可能多維度、全形度展現一週全球科技熱點，我們始終在努力平衡AI話題與其他內容的數量。
在撰寫這一期《雲棲科技評論》的卷首語時，我們意外地發現，上述努力從某種意義上講，竟然失效了：雖然本期內容中只有兩個話題直接涉及了AI，但在全部10個話題中，實則有8條與AI密切相關。
舉例來說，西門子醫療打造的人類心臟數字副本背後，是AI演算法對超過2.5億份註釋影象、報告和手術資料持續、深度地學習而創造的；
谷歌搜尋的偏見問題，除了開發者本身存在的偏見，AI通過對現實資料學習，實現自我完善和自我進化，進一步增大了谷歌搜尋放大社會偏見的可能性，甚至挖掘出創造者都不知道的社會偏見；
日本政府與富士通計劃於2021年建立的下一代超級計算機，已經將應用目標放在了支援日本的人工智慧產業發展上，針對AI計算的需求，比如說GPU、高並行度等，進行了一系列的定製化設計，在此之前，日本超級計算機的應用領域主要是地球模擬，幫助預測地震、海嘯等自然災害；
亞馬遜在西雅圖開設的第二家無人零售店背後當然有AI技術的身影，微軟Azure雲平臺支援NVIDIA GPU Cloud,自然是瞄準了日益增長的雲上深度學習計算；雖然意外遭遇了追尾事故但蘋果公司的自動駕駛汽車的核心當然也是AI，在本期《雲棲科技評論》中，AI或是話題的主角，或是事件背後的關鍵點，或是先進技術要服務的物件，總之，“80%的當期話題都與AI密切相關”。
《雲棲科技評論》中“準AI”話題飆升，只是“AI無處不在”這一現狀的縮影，無論是在城市治理、經濟發展方面，還是生產製造、教育科研、媒體營銷等行業領域，因AI對生產力極大提升，甚至使生產方式改變，從而呈現前所未有的滲透能力，雖然在這一過程中，也曾偶爾深陷倫理道德的深坑，但AI作為新一代科技革命關鍵技術的地位已無可動搖。
但從本期中我們還能看到另外一個趨勢：AI正在下沉成為底層技術，或者說它已成為“熱點話題背後的一般性技術手段”，就像我們在討論西門子醫療所創造的“人類心臟數字副本”時，關注的是這一“醫學界的數字孿生”模型如何以及怎樣發揮作用，其中只有寥寥幾筆涉及到了AI的作用，如果仔細觀察最近幾期的話題，同樣的現象並不鮮見，話題的關注點從“AI做了什麼”正在逐步轉變為“我們做了什麼”，我們已經不再需要藉助AI這個熱詞，來確定某項工作的價值或是突破性。
從某種意義上說，當AI變得普及，它就在變得普通，就像二十年前我們會驚歎於PC的神奇，十年前智慧手機會引發一陣陣嘖嘖稱奇，而現在PC和智慧手機的存在已經變得再普通不過一樣，AI也正在經歷著同樣的事情，我們則有幸親眼見證這一切。就像莎士比亞在《辛白林》中所寫：我們命該遇到這樣的時代。
1、蘋果自動駕駛汽車發生首起車禍 在總部附近被追尾
【新聞摘要】 據國外媒體報道，蘋果公司工作人員Steve Kenner向加州機動車輛管理局遞交的一份機動車輛事故報告顯示，在8月24日下午正在測試期間的蘋果公司自動駕駛汽車發生了首起車禍，車禍發生在蘋果公司用於測試自動駕駛技術的一輛2016年產雷克薩斯RX450h與一輛2016年產日產聆風之間，後者以大約24公里的時速追尾了正以1.6公里時速移動的蘋果公司測試車輛，由於車速不快，兩輛車雖然受到了一定的損傷，但沒有人員在事故中受傷。
【小云評論】蘋果公司CEO庫克在2017年6月首次公開承認該公司正在研發自動駕駛系統，並在7月獲准在加州的公共道路上進行自動駕駛汽車測試，但之後蘋果公司的自動駕駛汽車卻鮮有人見到，這一次卻被一場不大的追尾事故曝光在大眾面前。值得注意的是，蘋果公司在加州機動車輛管理局註冊的測試車已經高達66輛，僅次於谷歌母公司Alphabet旗下Waymo的88輛，蘋果公司在自動駕駛領域的投入可見一斑。不過，蘋果公司卻並不打算造車，而是將自動駕駛技術授權給其它汽車公司，在汽車領域擴充套件其平臺化戰略，從而進一步擴充套件其商業化帝國。反觀當前科技公司造車所遇到的種種艱難險阻，蘋果公司的戰略對科技公司來說更具現實意義。
2、GlobalFoundries宣佈暫停所有7奈米技術研發
【新聞摘要】 晶片代工廠GlobalFoundries近日宣佈，基於戰略調整原因，該公司將暫停所有7 奈米 FinFET 技術的研發，原有用於7納米制程的研發資源將集中用於進一步降低14奈米和12奈米FinFET平臺成本，同時以此為基礎提供包括射頻晶片、嵌入式儲存器和低功耗處理器等一系列創新產品，7納米制程的技術研發團隊被調整用於支援新產品研發以及部分衍生產品的相關工作上。隨著聯電、GlobalFoundries相繼推出7納米制程研發，英特爾、三星和臺積電在該領域呈現“三足鼎立”的市場態勢。
【小云評論】停止7納米制程研發，意味著GlobalFoundries將來自AMD的大批CPU和GPU訂單全部拱手送人，受益方很可能是在該領域投資巨大的臺積電，未來7奈米以及5納米制程晶片供應商將只剩下英特爾、三星和臺積電，考慮到英特爾在開放晶片代工業務上的猶豫態度，全球晶片代工市場將呈現進一步由三星和臺積電壟斷的態勢，這對包括中國在內的大使用者存在著潛在的供貨不確定性。不過，這也為來自中國的追趕者中芯國際創造了機會，考慮到平衡供貨風險，需求方往往會尋找2家以上的晶片代工廠，隨著中芯國際14奈米FinFET技術開發成功，一旦突破7納米制程工藝，中芯國際將具有非常好的市場前景。
3、斯坦福團隊開發出具有識別能力的AI智慧相機
【新聞摘要】 斯坦福大學的一個研究團隊日前開發出具有影象識別能力的AI智慧相機，這個相機由兩層構成：第一層是光學計算機，當光通過相機時，內建光學系統會以物理方法預處理資料。光學計算機將過濾無效資訊，減少運算量。第二層由傳統計算機和影象感測器組成，負責剩餘部分的計算。該AI智慧相機融合了光學拍照系統和AI計算系統，可以無需額外的計算機執行影象處理演算法來識別物體。然目前該AI智慧相機仍需要在操作檯上放置使用，但該團隊表示，未來的研究方向將專注於減小裝置體積，最終實現便攜化功能。
【小云評論】AI智慧相機雖然還未實現便攜化、商品化，但是該研究團隊卻向世人展現了AI未來在各種電子裝置中存在的巨大想象空間：試想一下，可以識別被拍攝物件並自動標記人名的AI智慧相機；可以自動識別對方聲音並判斷詐騙電話的AI智慧手機，或是為家中不同成員提供定製化視訊節目的AI智慧電視……AI具有極強的滲透性，並呈現出“無行業不AI”的整體趨勢。例如，能夠為試穿者提供穿衣建議的智慧穿衣鏡已經被阿里巴巴的工程師研究出來，搭載FashionAI技術的智慧穿衣鏡正在位於香港理工大學的Guess概念店提供服務。
4、西門子醫療打造心臟數字副本 可提前預測手術效果
【新聞摘要】 今年3月份從西門子集團剝離出來不到半年，西門子醫療宣佈成功打造出人類心臟的數字副本，這批打造出的心臟數字副本總數為100個，全部用於模擬一個過去6年實驗中所研究的心臟衰竭患者的心臟，負責心臟數字副本的研究團隊正在同時跟蹤真實患者心臟和心臟數字副本的病情發展與治療反饋情況，並將在2018年年底之前完成有關心臟數字副本的有效性評估。一旦該測試證明心臟數字副本可以有效模擬人類心臟，預計西門子醫療將會快速將其推入臨床試驗階段並提交軟體商業應用申請。
【小云評論】如果心臟數字副本被證明有效，意味著未來醫學界可以模擬每一位患者的所有器官功能甚至是細胞功能，可以提前數週乃至數月預測患者的健康狀況、病情發展，以及其對治療方法有哪些反應，患者將成為最大的受益者，也將為醫學界帶來前所未有的變革。事實上，心臟數字副本就是“數字孿生”概念在醫學領域的應用，通過以數字化的形式對某一物理實體過去和目前的行為或流程進行動態呈現，我們獲得了在數字世界創造完全版“數字化物理實體”的能力，因而可以完成許多在物理世界無法想象的操作，並以此指導和影響我們在物理世界的行為。
5、谷歌DeepMind團隊在強人工智慧領域取得進展
【新聞摘要】 在9月初於捷克首都布拉格舉辦的人類人工智慧峰會上，谷歌DeepMind團隊高階研究員Irina Higgins宣佈，她所在的團隊已經在強人工智慧技術發展的重要障礙——“人工智慧的災難性遺忘” 問題上取得進展。該研究團隊設計的AI模擬人具備從所處環境中抽象出關鍵物體和事件的能力，即通過在虛擬環境中的經歷，可以“想象”類似的事情在其他環境中會怎樣發生，與傳統人工智慧相比具有一定的創造性思考的能力。Irina Higgins團隊所取得的這一進展，有望改善困擾人工智慧領域的“災難性遺忘”問題，即人工智慧系統在每次開始新的學習之前，都會忘記先前學到的所有知識，這是實現強人工智慧的最大障礙。
【小云評論】當前人工智慧演算法存在著一個Bug：一旦模型和演算法被訓練完成，AI所做的事情就被固定下來，無法進一步被訓練去完成更加複雜的工作或是其他的工作，如果重新開始訓練，則意味著必然會覆蓋之前的訓練成果。因此，AI從來不會真正記住任何東西，它只會“重生”而不是“進化”，對AI模型和演算法的優化都需要重頭開始訓練，這被稱為“災難性遺忘”。Irina Higgins團隊邁出了重要的一步，從此AI模型和演算法可以不斷更新，在不丟失已有功能和認知的情況下，從資料中學習新知識。
6、谷歌搜尋的偏見問題引起爭論
【新聞摘要】 據CNBC報道，谷歌搜尋的偏見問題引發了一系列爭論，近期出版的新書《壓迫演算法：搜尋引擎如何強化種族主義》中，該書作者Safiya U. Noble認為，谷歌搜尋並非是一個完全中立的技術平臺，它實際上也是由有偏好、有自己觀點以及有盲點的人建立的，並且這些人在一傢俱有明確財務和政治目標的公司中工作，這意味著谷歌搜尋只是將創造它的人的價值觀進行輸出和放大。不僅如此，由於谷歌搜尋的結果越來越多地藉助人工智慧工具建立，而後者恰恰通過對現實資料學習實現自我完善和自我進化，這進一步增大了谷歌搜尋放大社會偏見的可能性，甚至挖掘出創造者都不知道的社會偏見。
【小云評論】早在2014年，谷歌搜尋的偏見問題就已浮出水面：如果你搜索“英語專業（的她）如何自學微積分（english major who taught herself calculus）”，谷歌搜尋會提醒使用者將“herself（她）” 換成“himself（他）”，這其中存在著男性比女性更適合自學微積分的潛在歧視。隨著人工智慧技術越來越多地用於包括谷歌搜尋在內的網際網路服務，這種歧視被更多地曝光出來，更被進一步放大。究其原因，無論是谷歌搜尋還是人工智慧，都只不過是真實反映了創造者和所學習資料中所體現的意識形態和道德觀，並非是偏見的製造者。因此，“人機混合”的工作模式在很長一段時間內都非常有必要。
7、日本稱計劃研發比目前世界第一快十倍新超算
【新聞摘要】 8月28日，富士通正式釋出將搭載到日本下一代超級計算機的新一代處理器，隨後該公司與日本理化學研究所共同宣佈力爭在2021年建成日本下一代超級計算機並投入執行。為了實現這一目標，日本政府將出資約1100億日元，富士通出資約200億日元，將建成的超級計算機運算速度預計是日本最快超算“京”的100倍，是目前全球最快超級計算機的10倍左右。
【小云評論】在全球超算市場，日本曾經佔有重要地位，由富士通設計建造的超級計算機“京”曾經在2011年6月名列全球高效能運算TOP500排行榜第一，是當時全球運算速度最快的計算機系統。但自此之後，日本在超算領域的表現乏善可陳，呈現出“京”獨自苦苦支撐的態勢，隨著中國在超算領域崛起，日本更是被中美遠遠甩在身後。超算在許多領域起著關鍵作用，在該領域落後，意味著日本在科學研究、量子計算、人工智慧等方面都會缺少關鍵工具，從而在更多領域被中美兩國拉開差距。
8、亞馬遜在西雅圖開第二家無人零售店
【新聞摘要】 據國外媒體報道，線上零售巨頭亞馬遜的第二家Amazon GO便利店8月底在西雅圖開門營業，這家位於西雅圖市區繁華地帶的亞馬遜實體店與第一家店一樣是“無人零售”門店，店內沒有店員，消費者進店後需要使用Amazon Go手機App掃描入口處的程式碼，然後就可以開始瀏覽和購買商品，藉助對攝像頭所拍攝內容的智慧識別和商品下壓力感測器所傳回的資料，消費者無需掃描他們購物車中的所購商品即可結賬出門。這家便利店的定位與第一家店略有不同，它定位服務於“尋找食物的上班族”，因此主要提供即食餐飲類商品，顧只在工作日早7點至晚7點營業。
【小云評論】與第一家Amazon GO便利店不同，位於西雅圖的這家店不售賣啤酒、葡萄酒等酒精飲料，取而代之的是即食早、午、晚餐和各種小吃，比如著名的“亞馬遜套餐包（Amazon’s Meal Kits）”，這些食品由亞馬遜的當地廚房和第三方供應商提供，主要銷售給需要快速獲得餐食的上班族。兩家Amazon GO便利店所提供商品和所針對群體的顯著差異，顯示出這家線上零售巨頭線上下推廣無人便利店時的“試水心態”：在無人便利店仍然是新鮮物種的情況下，具體針對的人群和所適合銷售的商品，仍然需要不斷探索才能得到答案。
9、微軟Azure雲平臺服務支援使用英偉達GPU Cloud
【新聞摘要】 英偉達（NVIDIA）宣佈，微軟Azure雲服務的使用者可以在雲服務平臺上呼叫該公司推出的NVIDIA GPU Cloud服務，以將其用於對深度學習模型的訓練。NVIDIA GPU Cloud在2017年春季釋出，底層採用基於Tensor Core GPU架構的Volta GPU，以GPU加速容器的形式提供服務，可以為廣泛的深度學習和高效能運算（HPC）工作負載提供服務，具備全面的容器目錄，包括針對 NVIDIA 優化的深度學習框架、第三方管理的 HPC 應用程式以及 NVIDIA HPC 虛擬化工具。
【小云評論】GPU是現階段進行深度學習最好的底層架構，NVIDIA GPU Cloud則更進一步提供了完整的基礎生態，並以可快速提供服務的容器形態呈現，微軟Azure雲服務接納其進入服務體系甚至打通使用者體系，這並不令人感到意外。無獨有偶，今年3月2018雲棲大會·深圳峰會上，阿里雲已宣佈成為NVIDIA GPU Cloud國內首家合作伙伴，提供全球基於GPU的深度學習訓練服務，開發者可以在雲市場下載NVIDIA GPU 雲映象和執行NGC 容器，來使用阿里雲上的NVIDIA GPU計算平臺。
10、Netflix等頭部App正在爆發出走潮
【新聞摘要】 據彭博社報道，由於不滿蘋果和谷歌公司過高的分成，視訊行業巨頭Netflix、遊戲公司Epic Games、Valve最近都開始嘗試繞開iTunes（App Store的應用程式內購）或Google Play的訂閱方式，以此降低蘋果公司的平臺分成。Netflix正在通過將使用者購買行為吸引到網站的方式，繞過應用程式內購必須要向蘋果公司繳納的分成，同時從今年5月起就已經不再允許新使用者通過Google Play支付費用。Epic Games則選擇退出Google Play應用商店，該公司CEO Tim Sweeney認為，在應用開發商需要承擔開發和運營費用的前提下，Google Play 30%的抽成高到難以承受。
【小云評論】不可否認，App Store和Google Play的推廣可以一夜之間改變一家公司的命運，蘋果與谷歌公司在過濾虛假應用、惡意軟體以及惡意使用者上的努力也值得肯定，但過高的抽成確實在影響應用開發商的創新熱情，甚至間接導致遊戲開發商更願意持續開發同類型遊戲而不是設計新作品，大量小應用開發商也因為極低的利潤而舉步維艱。隨著Netflix、Epic Games等頭部App爆發出走潮，蘋果和谷歌或許會開始考慮降低應用商店的收入分成。